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工作流调度器azkaban
1、概述
1.1为什么需要工作流调度系统
1、一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成：
shell脚本程序，java程序，mapreduce程序、hive脚本等
2、各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系
3、为了很好地组织起这样的复杂执行计划，需要一个工作流调度系统来调度执行；
例如，我们可能有这样一个需求，某个业务系统每天产生20G原始数据，我们每天都要对其进行处理，处理步骤如下所示：
1、 通过Hadoop先将原始数据同步到HDFS上；
2、 借助MapReduce计算框架对原始数据进行转换，生成的数据以分区表的形式存储到多张Hive表中；
3、 需要对Hive中多个表的数据进行JOIN处理，得到一个明细数据Hive大表；
4、 将明细数据进行复杂的统计分析，得到结果报表信息；
5、 需要将统计分析得到的结果数据同步到业务系统中，供业务调用使用。
1.2 工作流调度实现方式
简单的任务调度：直接使用linux的crontab来定义；
复杂的任务调度：开发调度平台
或使用现成的开源调度系统，比如ooize、azkaban等
1.3 常见工作流调度系统
市面上目前有许多工作流调度器
在hadoop领域，常见的工作流调度器有Oozie, Azkaban,Cascading,Hamake等
1.4 各种调度工具特性对比
下面的表格对上述四种hadoop
工作流调度器的关键特性进行了比较，尽管这些工作流调度器能够解决的需求场景基本一致，但在设计理念，目标用户，应用场景等方面还是存在显著的区别，在做技术选型的时候，可以提供参考
特性
Hamake
Oozie
Azkaban
Cascading
工作流描述语言
XML
XML (xPDL based)
text file with key/value pairs
Java API
依赖机制
data-driven
explicit
explicit
explicit
是否要web容器
No
Yes
Yes
No
进度跟踪
console/log messages
web page
web page
Java API
Hadoop job调度支持
no
yes
yes
yes
运行模式
command line utility
daemon
daemon
API
Pig支持
yes
yes
yes
yes
事件通知
no
no
no
yes
需要安装
no
yes
yes
no
支持的hadoop版本
0.18+
0.20+
currently unknown
0.18+
重试支持
no
workflownode evel
yes
yes
运行任意命令
yes
yes
yes
yes
Amazon EMR支持
yes
no
currently unknown
yes
1.5 Azkaban与Oozie对比
对市面上最流行的两种调度器，给出以下详细对比，以供技术选型参考。总体来说，ooize相比azkaban
是一个重量级的任务调度系统，功能全面，但配置使用也更复杂。如果可以不在意某些功能的缺失，轻量级调度器azkaban是很不错的候选对象。
详情如下：
功能：两者均可以调度mapreduce,pig,java,脚本工作流任务
两者均可以定时执行工作流任务
工作流定义：Azkaban使用Properties文件定义工作流
Oozie使用XML文件定义工作流
工作流传参：Azkaban支持直接传参，例如${input}
Oozie支持参数和EL表达式，例如${fs:dirSize(myInputDir)}
定时执行：Azkaban的定时执行任务是基于时间的
Oozie的定时执行任务基于时间和输入数据
资源管理：Azkaban有较严格的权限控制，如用户对工作流进行读/写/执行等操作
Oozie暂无严格的权限控制
工作流执行：Azkaban有两种运行模式，分别是solo server mode(executor server和web server部署在同一台节
点)和multi server mode(executor server和web server可以部署在不同节点)
Oozie作为工作流服务器运行，支持多用户和多工作流
工作流管理：Azkaban支持浏览器以及ajax方式操作工作流
Oozie支持命令行、HTTP REST、Java API、浏览器操作工作流
2、 Azkaban介绍
Azkaban是由Linkedin开源的一个批量工作流任务调度器。用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程。Azkaban定义了一种KV文件格式来建立任务之间的依赖关系，并提供一个易于使用的web用户界面维护和跟踪你的工作流。
它有如下功能特点：
Web用户界面
方便上传工作流
方便设置任务之间的关系
调度工作流
认证/授权(权限的工作)
能够杀死并重新启动工作流
模块化和可插拔的插件机制
项目工作区
工作流和任务的日志记录和审计
3、 Azkaban实战
Azkaba内置的任务类型支持command、java
（1）Command类型单一job示例
1、创建job描述文件
vi command.job
#command.job
type=command
command=echo 'hello'
2、将job资源文件打包成zip文件
zip command.job
3、通过azkaban的web管理平台创建project并上传job压缩包
首先创建project
上传zip包
4、启动执行该job
（2）Command类型多job工作流flow
1、创建有依赖关系的多个job描述
第一个job：foo.job
# foo.job
type=command
command=echo foo
第二个job：bar.job依赖foo.job
# bar.job
type=command
dependencies=foo
command=echo bar
2、将所有job资源文件打到一个zip包中
3、在azkaban的web管理界面创建工程并上传zip包
4、启动工作流flow
（3）HDFS操作任务
1、创建job描述文件
# fs.job
type=command
command=/home/hadoop/apps/hadoop-2.6.1/bin/hadoop fs -mkdir /azaz
2、将job资源文件打包成zip文件
3、通过azkaban的web管理平台创建project并上传job压缩包
4、启动执行该job
（4）MAPREDUCE任务
Mr任务依然可以使用command的job类型来执行
1、创建job描述文件，及mr程序jar包（示例中直接使用hadoop自带的example jar）
# mrwc.job
type=command
command=/home/hadoop/apps/hadoop-2.6.1/bin/hadoop jar
hadoop-mapreduce-examples-2.6.1.jar wordcount /wordcount/input /wordcount/azout
2、将所有job资源文件打到一个zip包中
3、在azkaban的web管理界面创建工程并上传zip包
4、启动job
（5）HIVE脚本任务
创建job描述文件和hive脚本
Hive脚本： test.sql
use default;
drop table aztest;
create table aztest(id int,name string) row format delimited fields terminated
by ',';
load data inpath '/aztest/hiveinput' into table aztest;
create table azres as select * from aztest;
insert overwrite directory '/aztest/hiveoutput' select count(1) from aztest;
Job描述文件：hivef.job
# hivef.job
type=command
command=/home/hadoop/apps/hive/bin/hive -f 'test.sql'
2、将所有job资源文件打到一个zip包中
3、在azkaban的web管理界面创建工程并上传zip包
4、启动job
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